論文の概要: Anywhere: A Multi-Agent Framework for User-Guided, Reliable, and Diverse Foreground-Conditioned Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18598v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 15:59:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.293048
• Title: Anywhere: A Multi-Agent Framework for User-Guided, Reliable, and Diverse Foreground-Conditioned Image Generation
• Title（参考訳）: Anywhere: ユーザガイド、信頼性、および様々なフォアグラウンド定義画像生成のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Tianyidan Xie, Rui Ma, Qian Wang, Xiaoqian Ye, Feixuan Liu, Ying Tai, Zhenyu Zhang, Lanjun Wang, Zili Yi,
• Abstract要約: Anywhereは、従来のエンドツーエンドのアプローチから離れるマルチエージェントフレームワークです。 このフレームワークでは、各エージェントは、前景の理解、多様性の強化、オブジェクトの完全性保護、テキストの即時一貫性など、異なる側面に特化している。 我々のフレームワークは、オプションのユーザテキスト入力を取り入れ、自動品質評価を行い、必要に応じて再生成を開始する機能により、さらに強化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.53669069665024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in image-conditioned image generation have demonstrated substantial progress. However, foreground-conditioned image generation remains underexplored, encountering challenges such as compromised object integrity, foreground-background inconsistencies, limited diversity, and reduced control flexibility. These challenges arise from current end-to-end inpainting models, which suffer from inaccurate training masks, limited foreground semantic understanding, data distribution biases, and inherent interference between visual and textual prompts. To overcome these limitations, we present Anywhere, a multi-agent framework that departs from the traditional end-to-end approach. In this framework, each agent is specialized in a distinct aspect, such as foreground understanding, diversity enhancement, object integrity protection, and textual prompt consistency. Our framework is further enhanced with the ability to incorporate optional user textual inputs, perform automated quality assessments, and initiate re-generation as needed. Comprehensive experiments demonstrate that this modular design effectively overcomes the limitations of existing end-to-end models, resulting in higher fidelity, quality, diversity and controllability in foreground-conditioned image generation. Additionally, the Anywhere framework is extensible, allowing it to benefit from future advancements in each individual agent.
• Abstract（参考訳）: 画像条件付き画像生成の最近の進歩は、かなり進歩している。 しかし、前景条件の画像生成は未解明のままであり、妥協されたオブジェクトの完全性、前景背景の不整合、多様性の制限、制御の柔軟性の低下といった課題に直面している。 これらの課題は、現在のエンドツーエンドのインペイントモデルから生じており、不正確なトレーニングマスク、限られた前景の意味理解、データ分散バイアス、視覚的およびテキスト的プロンプト間の固有の干渉に悩まされている。 これらの制限を克服するために、従来のエンドツーエンドアプローチから離れるマルチエージェントフレームワークであるAnywhereを紹介します。 このフレームワークでは、各エージェントは、前景の理解、多様性の強化、オブジェクトの完全性保護、テキストの即時一貫性など、異なる側面に特化している。 我々のフレームワークはさらに強化されており、オプションのユーザテキスト入力を取り入れ、自動品質評価を行い、必要に応じて再生成を開始することができる。 総合的な実験により、このモジュラー設計は既存のエンドツーエンドモデルの限界を効果的に克服し、フォアグラウンド条件の画像生成における忠実度、品質、多様性、制御性が向上することを示した。 さらに、Anywhereフレームワークは拡張可能であり、各エージェントの将来の進歩の恩恵を受けることができる。

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